基于臨界觸發的LTE負載均衡算法

1 引言

LTE[1]通過采用OFDM、SC-FDMA、MIMO等多種關鍵技術[2]可以顯著降低用戶平面和控制平面的時延，實現比目前2G/3G系統更快的數據速率、提供更高的小區吞吐量。因此，作為立體網絡的重要組成部分，LTE勢必將承擔大量的數據業務。但是在蜂窩移動通信中，用戶的到達率、傳輸業務類型都是隨機變化的，即不均衡的，這就導致了在熱點小區的業務請求遠遠高于一個可接受的水平，而另一些小區則仍然具備可用資源來服務更多的用戶。這種采取負載轉移的方式把熱點小區中過多的業務轉移到業務量較輕的小區中被稱為LB（Load Balancing，負載均衡）。

負載均衡能夠解決熱點小區的擁塞問題，提高系統的資源利用率，為更多的用戶提供保證QoS（Quality of Sevice，服務質量）的服務。因此，在數據為王的今天，關于LTE的負載均衡研究已經掀起一股高潮。文獻[3]通過分析熱點小區的過載用戶，通過定位接收功率大的鄰區并加以轉移，來達到降低小區負載的目標。這種方法比較簡單，但欠缺對優化后的小區在接收新的用戶后仍然存在負載升高的可能性分析。文獻[4]提出了一種負載分級的思想，采用3個離散值將小區負載狀態分為了4個等級，進而提出一種分布式負載均衡算法。該算法通過監測本小區超載，從而觸發小區間的負載信息交互，這樣勢必會增加網絡時延。文獻[5]也給出了一種比較常見的LTE負載均衡算法，但側重于分析與負載均衡相關的數據模型及相關參數。

為此，本文提出一種新的基于臨界觸發（Critical Trigger）的LTE負載均衡算法CTLB（Critical Trigger Load Balancing for LTE），通過設定臨界觸發點，將目標小區的負載進行針對性分析，與周邊的鄰區進行負載轉移，進而達到調整負載的目標。

2 算法模型

觸發臨界點的思想源于：當小區的負載不小于1時，直接觸發轉移；而當小區的負載小于1時，由于小區覆蓋范圍內用戶的分布不均勻而導致邊緣用戶的QoS得不到保證，邊緣速率低下而觸發負載轉移。

首先提出CTLB算法的相關模型。

2.1 觸發點

對于因小區過載導致的負載轉移，設定觸發點K1，滿足：

K1=1 （1）

對于小區i因用戶分布不均勻而導致的負載轉移，設定觸發點K2，i，滿足：

（2）

其中，Φi為小區i的負載；σi為小區i的邊緣用戶與中心用戶數量比。

式（2）的意義表示轉移觸發的容易程度與小區負載及用戶分布成反比，即小區負載越大、用戶分布在邊緣，就越容易觸發負載均衡。

2.2 用戶信噪比

對于LTE小區c內每個用戶ui的信噪比SINR，定義如下：

（3）

其中，Px為小區x的發射功率；為用戶ui到小區x的路徑損耗；N為熱噪聲。

2.3 資源塊能力

根據香農定理：

C=B*log2（1+SINR） （4）

由文獻[6]可知，每個用戶ui申請的業務速率可由下式計算：

（5）

其中，表示用戶ui占用的物理資源塊數量；BW表示每個物理資源塊的占用帶寬，即180kHz。

假設服務用戶ui的每個物理資源塊能力是一樣的，則資源塊能力計算如下：

（6）

2.4 LTE小區負載Φc

對于小區c，其負載Φc定義如下：

（7）

其中，PRBTot，c為小區c內總的物理資源塊；為用戶ui申請的業務速率；為服務于用戶ui的每個資源塊可以提供的速率。

因此，根據式（6）可進一步演算：

（8）

由此可計算出，當小區c發生負載轉移時（包括移入和移出），其負載變化量如下：

（9）

此式表明只要核算出轉移的用戶占有物理資源塊數量，即可推算出小區的負載變化量。當不同小區的物理資源塊數量相同時，此式也適用于不同小區之間的負載變化量計算。

2.5 均衡因子β

定義小區負載均衡因子β如下：

β （10）

其中，N為待核算的LTE基站數量。當β接近于1時，各基站的負載均衡；當β接近1/N時，各基站的小區負載嚴重不均衡。

3 CTLB算法

為了簡述方便，假設均衡區域共有N個LTE基站。

步驟1：首先選擇具備最大負載的基站eNBi，假設eNBi共有k個鄰區，即{eNBm，eNBm+1，…，eNBm+k-1}，找到其中具備最小負載的基站eNBj（j≠i）。

步驟2：觸發點核算。

若Φi>K1，則在eNBi和eNBj間進行負載轉移，計算轉移量如下：

（11）

其中，abs（·）表示絕對值函數。

否則，計算{eNBm，eNBm+1，…，eNBm+k-1}的平均負載為：

（12）

根據式（2）計算，可得：

（13）

（14）

如果K2，i≤K2，k，不進行任何負載轉移，否則計算轉移量：

（15）

步驟3：假設eNBi和eNBj重疊覆蓋區域內的所有用戶為Uij={uij，1，uij，2，…，uij，h}，根據式（9）計算將其全部轉往eNBj所產生的負載變化量：

（16）

計算實際真正產生的轉移負載變化量：

（17）

根據式（9）計算：

（18）endprint

其中，ceil為天花板函數。

步驟4：從eNBi中轉移滿足式（18）指定物理資源塊數量的用戶至目標基站eNBj中，并根據式（7）更新所有小區的負載。

步驟5：根據式（10）計算均衡因子β，并計算以下條件是否滿足：

ε （19）

其中，β0表示可接受的均衡狀態；ε表示收斂目標值。

如是，則CTLB算法結束；否則，重復步驟1直到條件滿足為止。

4 仿真

4.1 仿真環境

本文采用MATLAB進行仿真，共設有19個eNB，每個基站3扇區，基站間距500m，傳播環境采用COST231-Hata模型，陰影衰落方差為9dB，熱噪聲密度為-174dBm/Hz，帶寬為20MHz。

在基站覆蓋區域內隨機地撒下用戶，使得eNB小區負載存在不均衡，假設所有用戶的請求速率為512kbps。

4.2 仿真結果與分析

（1）均衡收斂

在CTLB算法的協作下，各小區負載向一致性收斂。設定β0=0.999，ε=0.01%，給出算法的收斂仿真結果如圖1所示。

算法經歷15次迭代，很快達到預期的收斂結果，各小區負載達到均衡。

（2）過載用戶

過載用戶的計算方法參考文獻[3]，即：

（20）

其中，Mc表示小區c中的所有用戶數。

過載用戶的仿真結果如圖2所示：

圖2 過載用戶仿真

在本次仿真中，存在負載大于1的過載小區，并且最大負載與最小負載存在很大差異，因此經過步驟2后直接進行大量負載的轉移，導致過載用戶迅速削減為0。最大負載與最小負載小區的轉移過程分別如圖3和圖4所示：

圖3 最大負載小區均衡過程

圖4 最小負載小區均衡過程

（3）小區吞吐量

由于小區吞吐量與上下行時隙比例相關，本仿真中以貼合實際組網的2：2為例[7]進行說明，挑選負載最大與最小的2個極端小區吞吐量，給出CTLB在收斂均衡過程中對小區上/下行吞吐量的影響，分別如圖5和圖6所示。

隨著迭代過程的進行，負載大的小區吞吐量逐漸減小，負載小的小區吞吐量則逐漸增加。在小區負載穩定過程中，由于仿真假設每用戶申請的速率是一致的，其SINR也保持不變，小區吞吐量出現臨時性的持平。

5 結束語

LTE的小區負載均衡能夠解決熱點小區的擁塞問題，提高系統的資源利用率，盡可能地保持業務的服務質量。本文通過提出基于臨界觸發的小區間負載轉移的方法，來達到負載均衡的目的。LTE需要考慮多種移動通信系統之間的用戶切換和互操作，但限于篇幅及復雜性，本文僅限于討論LTE系統內部的小區均衡，系統間的負載均衡有待進一步補充。

參考文獻：

[1] 3GPP TS 26.211. 3rd Generation Partnership Project； Technical Specification Group Radio Access Network； Evolved Universal Terrestrial Radio Access （E-UTRA）； Physical Channels and Modulation[S]. 2008.

[2] 肖清華. TD-LTE系統能力分析[J]. 移動通信， 2011（22）： 58-64.

[3] 王志國. 基于Matlab的LTE下行鏈路負載均衡仿真[EB/OL]. （2011-05-10）. http：//www.docin.com/p-200467289.html.

[4] Weihao Lv， Wenjing Li. Distributed Mobility Load Balancing with RRM in LTE[J]. IEEE， 2010： 457-461.

[5] Raymond Kwan， Rob Amott， et al. On Mobility Load Balancing for LTE Systems[J]. IEEE， 2010： 1-5.

[6] E Telatar. Capacity of Multi-Antenna Gaussian Channels[J]. European Transactions on Telecommunications， 1999： 585-595.

[7] 肖清華，朱東照，等. 基于AHP和業務需求的TD-LTE時隙配比法TCAS分析[A]. 第九屆中國通信學會學術年會論文集[C]. 2012： 22-25.endprint